网络环境下客户信息管理系统的开发与应用

当今社会计算机技术、信息管理技术高速发展及其广泛应用,为管理学相关理论的应用提供了广阔的平台。基于IT技术、DBT技术(数据库技术)设计的客户信息管理系统,已经逐步发展壮大,并成为管理模式发展的新趋势。企业建立客户信息管理系统,有利于适应市场瞬息万变的情况,全面掌握客户的信息,整合用户的信息资源,并且在企业内部实现了客户的信息共享,避免了因人为记忆偏差造成的信息不准确性,因此有利于公司的生产经营过程,提高客服部门的工作效率。本文还论述应用ASP编程技术、Dreamweaver开发工具开发一款用户信息管理系统的可行性以及其初步构想。     

大数据在企业网络精准营销中的作用分析

网络技术的迅猛发展致使数据库应用不断扩大,数据信息业已成为企业营销的重要资源。企业在通过搜集拥有大量基础数据信息后,如何在这些拥有着重要商业信息数据背后挖掘信息价值成为企业精准营销的重要工作之一。本文就从商业发展角度对数据信息挖掘进行了方法分析,并对企业网络营销提出了合理化建议。     

客户信息资源开发与集成管理

本文分析了企业客户信息管理的重要性,提出利用客户数据库提供的信息资源为企业的决策提供依据。文章探讨了客户信息资源的集成管理及客户信息的收集、存储与分析利用技术。     

现代市场营销与客户关系管理

现在随着市场竞争的日益升级,客户资源已成为企业最重要的资源之一。所以企业必须有效地把握客户,快速满足客户个性化的需求,提高客户满意度和忠诚度,以保留老客户,并及时对客户信息进行更新,做好以客户为导向的市场营销,已成为企业面临的重要课题。     

谈人工智能在客户信息获取与分析的应用

互联网时代带来经济的飞速发展,与时俱进的观念引导人们利用网络和科技发展营销,而要想获得利益最大化最重要的一点就是分析消费者需求。掌握消费者需求,客户信息收集无疑是一个重大的突破口。随着人工智能(AI)技术的发展及其在各个领域的应用与延伸,将人工智能应用在获得客户信息方面不失为一妙计。本文主要介绍利用人工智能获得客户信息的方法,帮助企业建立起全面完善的客户信息管理系统,掌握客户信息最新动态,在第一时间满足客户需求并获得客户反馈。     

信息机构的管理:要转变服务模式拓展社会功能

<正>当前市场经济的繁荣与发展,社会对文化知识需求的普遍增强,都为资料信息的开发带来新的机遇和挑战,在当今时代,谁最先掌握信息资源,谁就掌握了生存发展的主动权,所以,各行各业纷纷参与市场竞争,急需各种技术和市场行情信息,急需与国内外企业建立横向联系,迫切需要信息机构为其提供全方位的信息服务。     

煤炭营销企业客户关系管理的要求与实施

煤炭是我国最重要的能源之一,煤炭资源占据我国能源资源重要地位。近些年来随着煤炭企业的不断发展,煤炭企业需要一种更加大数据化的信息方式来管理客户关系。能源型企业不断发展,对客户及供应链的要求更加依赖。因此,对客户的管理和客户资源信息的管理是企业发展重要保障资源。企业的客户资源是最为重要的企业资源,通过不断完善客户服务管理来满足客户需求。与客户之间形成信任合作伙伴关系。通过管理维系客户关系,以便达成更好的后续合作。煤炭企业的营销方式并不存在稳定性,有些营销部门因为一些蝇头小利通过扰乱市场价格,损害了市场利益和客户信任,无法继续长期的合作,使煤炭行业长期处于不健康发展势态。     

信息时代的企业之争

众所周知,现在市场上每天充斥着不计其数的信息,而每一家企业置身其中时,只能利用沧海一粟的信息量,这就使得市场竞争变的越来越不确定。今天非常成功的企业在以后发展过程中,一旦忽视了重要的信息,将会陷入困境甚至是破产;而一旦抓住关键的信息,十分被动的企业都能从逆境中起死回生。可以说,市场信息的把握将决定着企业的命运。 在所有的信息中,最核心的信息就是客户信息。因为无论在任何时候,客户是创造最终价值的源泉与归宿。离开了客户,企业就成了无源之水。所以要想在这个日益复杂和客户需求日益多样化的市场上,使自己与     

新零售背景下“完美日记”品牌社群营销管理研究

随着互联网技术与社交媒体的发展,以互联网为依托的新零售与基于社交媒体的社群营销逐渐发展成为新的热门主题,其中就包括以社群为运营渠道的新型运营管理模式。企业通过社群获取并掌握大量的客户信息,与客户产生高度互动,对目标客户与市场进行数据分析,通过精准的个性化沟通和服务充分挖掘客户价值。与此同时,各渠道和平台间的联系也更加密切,打通个平台和渠道间的壁垒,实现无缝式衔接,这有利于企业获取更多的客户资源、及时向客户传达资讯、提高顾客忠诚度等。本文以研究新零售背景下社群营销管理为基础,分析其在企业发展过程中的重要性,并以美妆零售品牌“完美日记”的社群营销为例进行论述,最后提出关于在新零售背景下企业进行社群营销的相关优化路径和策略。     

中小企业实施互联网精准营销的策略探讨

随着营销理论的发展和互联网技术的进步,互联网精准营销成为营销领域研究的重点。相比传统的营销模式,互联网精准营销改变了消费者和企业之间的关系,在准确开发客户、降低营销成本、提高企业利润等方面作用显著。对于资金少、规模小的中小企业而言,采用互联网精准营销,是弥补自身劣势、提高企业核心力,进而在激烈的市场竞争中生存和发展的重要举措。鉴于此,本文对中小企业开展互联网精准营销的现状、问题和对策进行了探讨,以期对相关企业提供借鉴。     

基于CLV模型的共享型企业客户价值评估研究

互联网时代背景下,带来的信息高度扩散和资源极度稀缺,使得社会海量、分散化的闲置资源得以整合,资源平台化、协同化的解决供需相匹配的问题,在使用而不占用的理论下,逐渐将共享经济变成了全球企业生态圈。客户作为企业的利润输出的重要因素,对企业发展具有重要的影响。共享型企业无论是在利润获取,还是企业成长上,对客户的依赖性尤为突出。文章通过CLV模型对客户价值进行评估,以期使得企业对客户价值认知有一定的参考。     

数据分析在保定中小企业精准营销中的应用研究

新时代的云计算、大数据技术企业寻求新的利润增长点提供了机会,然而也给带来了一定的挑战,企业如何利用海量、有效的企业内部及外部数据,如产品信息、消费者信息、销售数据等为客户提供过硬的产品、满意的服务显得尤为重要。据此,主要介绍了大数据相关概念、数据分析平台结构及数据分析在精准营销中的应用。     

大数据时代背景下零售业会员制创新营销策略分析

在大数据时代背景下,如何利用大数据技术使种类繁多的会员制服务为企业带来真正的效益,如何借助智慧会员管理系统完成品牌用户的生命周期管理转化,从而更精准地掌握客户信息,更达到增强沟通、消费激励、提供归属感等多重目的,目前是各大零售业商家亟待解决的问题。     

基于价值网的供应链信息资源价值研究

本文认为,随着社会经济的不断发展,企业之间的竞争已经转向了供应链之间的竞争,而信息资源产生的价值是供应链上最大的竞争资源,它能够支持业务流程创新、减少供应链中需求的变动性、更好地进行市场预测、协调企业内部供应链各环节关系、创造新的客户价值、缩短提前期,对供应链参与者具有非常重要的作用。文章提出,基于传统价值链的信息资源价值实现模式以供应链核心企业为中心,会导致对物流需求信息等物流信息资源的"牛鞭效应",降低物流信息资源的价值;而基于价值网的信息资源价值实现模式以最终客户为中心,可加快供应链响应速度,提高供应链竞争力,保障客户利益的实现,进而实现信息资源价值最大化,它产生的信息资源价值更大,更有利于供应链各参与者,是更为可取的模式。     

避免企业核心员工流失的新措施——客户化人力资源管理

企业的核心员工掌握着企业重要资源、核心技术,他们的稳定性直接决定着企业的生存与发展。本文在分析了企业核心员工流失对企业造成的危害的同时,提出采用一种新的人力资源管理模式——客户化人力资源管理来解决核心员工流失的问题,并就如何实施客户化人力资源管理进行了有益的探讨。     

分析用户画像在企业精准营销中的应用方式

本文首先对用户图像的概念进行了阐释,进而对用户图像的数据资源获取和标签建模做出了进一步的分析。详细阐述了用户画像在企业营销中的精准应用,通过识别和描绘目标客户、把握消费者异动、进行精准化推送等手段,促进企业更好更快的发展。     

客户数据库的开发与信息资源的利用

本文分析了我国企业在客户管理和营销方面存在的不足,提出开发并利用好客户数据库是企业提高经营活动水平的重要工作。文章探讨了开发客户数据库的程序、信息资源的利用以及实施中应注意解决的问题。     

隐私关注的天真与世故

技术的发展让信息的易达性大大提高,企业也获得了更多的客户信息收集途径和管理工具。于是,在客户隐私保护和客户关系管理的基本要求之间产生了天然的矛盾,企业如何才能从客户信息中受益,又不惹上麻烦?     

网络环境下企业客户关系管理的应用分析

当前我国的市场竞争愈发激烈,客户成为了各行各业的重要资源之一,所以各个企业都在逐步建立起以客户为中心的经营理念。对于客户关系的管理工作是否到位直接影响着公司的业绩,只有让客户感受到企业的忠诚度,才能使企业在激烈的市场竞争中生存下来。本文向大家阐释了客户关系管理的相关概念,并分析了在当前网络技术如此发达的条件下,客户关系管理所具有的新特点,并且在深入研究客户关系管理内容的前提下,对客户关系管理提出了一些意见和建议。     

大数据时代商业银行大数据分析研究

随着信息技术的快速发展,特别是信息获取技术、物理信息存储、移动互联网、物联网、云计算等技术的成熟,引发了数据规模的巨大增长,大数据已经走进我们的生活,成为信息社会的重要财富。大数据蕴含着巨大的价值,商业银行拥有社会上众多的客户,掌握着大量的客户信息,大数据时代商业银行的大数据分析显得特别重要。